Риски цифровизации: виды, характеристика, уголовно-правовая оценка

Технологии искусственного интеллекта. Искусственный интеллект характеризуется в первую очередь задачами, которые он предназначен решать, но некоторые технологии и методологии ассоциируются именно с технологическим решением ИИ к ним относят машинное обучение, биологическое моделирование, представление и использование знаний, дополненный интеллект, чат боты, системы управления ИИ и другие.

Машинное обучение является обширным подразделом ИИ, изучающим методы построения алгоритмов способных обучаться. Различают два типа обучения: по прецедентам (или индуктивное обучение), которое основано на выявлении общих закономерностей по частным эмпирическим данным; дедуктивное (или машинное) обучение, предполагающее формализацию знаний экспертов и перенос этих знаний в компьютер в виде базы знаний.

Машинное обучение находится на стыке математической статистики, методов оптимизации и классических математических дисциплин, но имеет также собственную специфику, связанную с проблемами вычислительной эффективности и переобучения. Многие методы индуктивного обучения разрабатывались как альтернатива классическим статистическим подходам. Многие методы тесно связаны с извлечением знаний и интеллектуальным анализом данных (Data Mining).

Машинное обучение не только математическая, но и практическая, исследовательская дисциплина. Чистая теория, как правило, не приводит к созданию методов и алгоритмов, полностью готовых к применению на практике. Чтобы заставить модель данных эффективно работать необходимо ее уточнять, выявлять дополнительные эвристики, компенсирующие несоответствие первоначально сделанных предположений условиям реальных задач. Практически ни одно исследование в машинном обучении не обходится без эксперимента на модельных или реальных данных, подтверждающего практическую работоспособность метода.

Выделяют следующие области машинного обучения:

Обучение с учителем – задачи, в которых требуется найти зависимость ответов от описаний, т. е. построить алгоритм, принимающий на входе описание объекта и выдающий на выходе ответ. Под учителем в данном случае следует понимать либо саму обучающую выборку, либо того, кто указал на заданных объектах правильные ответы. В рамках этого раздела машинного обучения могут решаться задачи классификации, регрессии, ранжирования и прогнозирования.

Задача классификации, т. е. определения отношения объекта к той или иной заранее заданной группе объектов актуальна в коммерческой деятельности (классификация клиентов и товаров в целях оптимизации маркетинговых стратегий, стимулирования продаж, сокращения издержек), сфере телекоммуникаций (классификация абонентов для определения уровня лояльности и предпочтения при выборе услуг оператора), медицине и здравоохранении (в целях диагностики заболеваний, классификации населения по группам риска), банковской сфере (для кредитного скоринга, отнесения человека к той или иной группе, что позволяет определить вероятность возврата кредита и вычислить размер допустимой суммы кредитования).

Задача регрессии – определение прогнозного числового значения решает такие прикладные задачи как прогнозирования спроса (дает количественную оценку спроса на тот или иной товар или вид товара), прогнозирования доходности акций по совокупности предоставляемой информации о деятельности компании, конкурентов, рыночной конъюнктуре, погодных и политических условиях и т. д., изучение структуры и постатейных размеров издержек производства на основе данных прошлых периодов и изменений, что позволяет прогнозировать регулярные расходы, проведение макроэкономических расчетов, в которых учитывается большое количество факторов, прогнозирование даты возврата кредита.

Задача ранжирования ставит целью сортировку объектов по значениям некоего характеризующего их показателя. Выбор показателя для ранжирования система определяет автоматически. В некоторых случаях задача ранжирования решается без выделения конкретного показателя за счет последовательно определения «соседей». Задача ранжирования применяется в информационном поиске, например, при сортировке в поисковых системах результатов поиска по «релевантности» – условному значению, определенному системой; в рекомендательных системах (в частности, на основе ранее прослушанных композиций предоставляется совет о том, какую песню или стиль система рекомендовала бы прослушать в порядке убывания рекомендательного индекса).

Задача прогнозирования ставится с целью спрогнозировать свойства объекта на основе данных за прошлые периоды. На примере желания снять наличные денежные средства в банкомате задача прогнозирования позволяет определить время и объем спроса на наличные денежные средства в банкоматах, установить необходимую численность персонала для обработки обращений клиентов во время штатной и пиковой нагрузки, спрогнозировать качество продукции по данным о производственном процессе, качестве исходного материала и квалификации персонала.

Обучение без учителя – в этой методологии система ИИ должна быть способна не просто отнести объект к той или иной группе, а без дополнительной информации самостоятельно выделить такие группы и затем определять принадлежность к ним объектов. По методологии обучения без учителя решаются задачи кластеризации, ассоциативных правил, фильтрации выбросов, сокращения размерности, заполнения пропущенных значений и др.

Задача кластеризации заключается в том, чтобы сгруппировать объекты в кластеры, представляющие собой сравнительно однородные группы объектов. К задаче кластеризации сводятся:

– анализ социальных сетей в разных сферах жизни общества для проведения исследований;

– оценка политических предпочтений сегментов аудитории в разных регионах, социальных и демографических группах;

– прогнозирование политической активности и акций на основе выявления поведенческих паттернов;

– агитация, т. е. распространение информации о кандидатах, данные о которых гражданин еще не рассматривал, но разделяет ценности партии кандидата;

– определение центров формирования общественного мнения;

– выбор популярных личностей среди лояльных к бренду людей в целях повысить эффективность кампаний при помощи информационных вирусных технологий, побуждающих распространять сведения о продуктах и компании саму аудиторию, которой она предназначена;

– поиск подходящих кандидатов в сотрудники компании по данным резюме и историй успеха сотрудников, которые уже плодотворно работают в компании;

– подбор сотрудников для какого-либо проекта;

– повышение эффективности командообразования на основе подтвержденных личных и профессиональных качеств;

– фокусировка рекламных кампаний на конкретном сегменте целевой аудитории;

– выявление латентных, не выражаемых явно потребностей покупателей, которые не ищут товар в интернете и не обращаются в магазины, но в общедоступных сообщениях (постах), группах, в которых состоят эти пользователи, оставляют информацию о своих намерениях или предпочтениях;

– определение кластеров коррумпированности – связей бизнеса и представителей власти.

Задача поиска ассоциативных правил – определение часто встречающихся наборов объектов в большом множестве таких наборов. Прикладные задачи, решаемые установлением ассоциативных правил: